Prima di immergersi in questo lungo post, vorrei tentare di riassumere i miei pensieri su come il link building stia cambiando, alla luce dell’aggiornamento Penguin.
Vorrei anche chiarire che si tratta di un articolo basato sulla mia personale opinione, progettato per promuovere il dibattito, e motivare persone più intelligenti di me a sviluppare questa teoria, o a distruggerla.
E la teoria e preposizione principale di questo articolo è questa: Google ha paura. Paura che la sua corona di "re della ricerca" sarà rubata da una nuova generazione di motori di ricerca vocale, Siri guidato da Wolfram | Alpha.
Ha paura perché la collaborazione di Siri con Wolfram Alpha, motore di ricerca ancora piccolo ma basato sul web semantico, dà loro la possibilità di raggiungere quello di cui entrambi hanno bisogno per cambiare il gioco. E visto che Wolfram è migliore nella ricerca semantica, il nirvana per gli ingegneri della ricerca, si tratta di una paura giustificata.
Il problema di Google a competere in questo spazio è l’esistente link graph. Al momento esso è confuso da milioni di link artificiali, creati da persone per giocarsi il loro vecchio algoritmo di ricerca documenti.
Penguin è il tentativo di Google di ripulire il campo e promuovere link che aiutano a capire queste relazioni.
È una dichiarazione coraggiosa, ma qui di seguito cerco di spiegare un po’ più in dettaglio il ragionamento.
Ho pensato di scrivere questo articolo qualche giorno fa, mentre ero seduto in un pub durante un informale meeting Seo. Al tavolo accanto, due ragazzi stavano discutendo del perché Google sia un po’ come Madonna. Una conversazione casuale, se così si può chiamare, ma da lì è nata un’idea.
La loro tesi era questa: Madonna insegue costantemente la rilevanza. Il problema, secondo quanto dicevano loro, era che “lei era rilevante solo quando era brava negli anni ‘80”. Questa, dicevano, è la trappola in cui Google è in pericolo di cadere. Come una star ossessionata dalla chirurgia plastica, che insegue sempre la perfezione, ma che in realtà ottiene sempre il risultato opposto, il motore di ricerca ora ha paura di “diventare vecchio e irrilevante”.
Questo è stato messo in netto contrasto dal lancio di Siri, un motore di ricerca sviluppato dal motore computazionale di conoscenza, Wolfram|Alpha.
Penguin è il tentativo di Google di iniziare a ripulire il suo “vecchio mondo” di operazione di ricerca e cominciare a muoversi verso un futuro semantico.
Vi è quindi un cambiamento di paradigma in atto nel modo in cui Google lavora; Google sta infatti cercando di trasformare il suo metodo esistente di organizzazione delle informazioni basato su un processo di recupero dei documenti in un metodo basato invece sulla semantica, che cerca di comprendere l’intento dell’utente.
Per molti versi, siamo sull’orlo di un mondo tutto nuovo dove, invece di gestire le informazioni, Google gestisce la conoscenza. Invece di far corrispondere le parole chiave ai documenti, ora si cerca di abbinare questi ultimi ai concetti.
Di conseguenza, sono finiti i giorni di link building a siti senza valore e irrilevanti quali directory e reti. Al loro posto c’è il potenziale per link ottenuti con fatica da siti super-rilevanti. E mentre passo al setaccio sempre più dati, vedo una sempre maggiore correlazione tra link che migliorano il posizionamento (di un sito) e la loro pertinenza al documento in oggetto.
Per rispondere realmente alla domanda sul significato di questi cambiamenti, tuttavia, è necessario capire in modo più dettagliato come i motori di ricerca organizzano i dati.
Esperti di ricerca hanno parlato di “web semantico” per anni e senza dubbio avrete letto di come questo potrà “trasformare il paesaggio”. Per coloro che non hanno ancora avuto il piacere, cerchiamo di spiegarne le basi.
Mentre il web semantico ha molte sfaccettature, intrinsecamente si tratta di organizzare i dati in modo da aiutare a capire l’intento dell’utente dietro ad una richiesta. Il web semantico rende questo processo più facile creando delle mappe tra le cose, ad esempio mettendo in relazione le parole e le frasi alle “entità” (persone, luoghi, ecc). Il termine “semantico” letteralmente significa “studio del significato”.
Il passaggio ad un sistema di classificazione basato sulla semantica non sarebbe mai stato facile. Significa “mollare” o comunque porre meno dipendenza sul modello PageRank che ha reso Google il business che oggi è.
Siri di Apple ha qualche vantaggio in più quando si tratta di creare interfacce usabili e piattaforme che mettono al centro i dati semantici, perché non ha un tracciato confuso e pieno di collegamenti artificiosi con cui contendere.
In breve, i dati che Apple sta utilizzando per alimentare la sua ricerca non sono stati “giocati” e questo rende più facile andare avanti. Ha anche creato questo fantastico progetto di visualizzazione dati che con una mappa mostra come la conoscenza computabile (come la chiamano loro) si sia evoluta nel corso degli anni.
Google, tuttavia, ha un mucchio di brevetti attinenti in grado di garantirgli una grande voce in capitolo in tutto questo.
Pensiamo tutti di conoscere cosa significhi essere “rilevante” in un contesto di ricerca, ma se vogliamo capire cosa Google intende con questo e come misura la rilevanza, dobbiamo prima scavare un po’ più nel dettaglio.
Prima di tutto, la rilevanza è definita dai motori di ricerca in una miriade di modi diversi, in generale nei seguenti modi:
– Rilevanza di argomento: guarda al contenuto di una pagina e cerca di capire se è in relazione con la frase di ricerca;
– Rilevanza cognitiva: il motore di ricerca esamina la qualità delle informazioni;
– Rilevanza situazionale: i motori di ricerca cercano di comprendere le motivazioni che stanno dietro la ricerca, cercando di capire come le informazioni che recuperano possono aiutare o essere utili nel processo decisionale;
– Rilevanza motivazionale: si tratta del rapporto tra gli intenti, gli obiettivi e le motivazioni di un utente e quello che potrebbe essere necessario a partire dai ricavati della ricerca.
Ovviamente, Google non guarda solo un documento per capire quanto sia rilevante. Ci vogliono centinaia di segnali di rilevanza esterna e fra questi i più importanti sono quelli che si basano sui link.
Quando guarda alla rilevanza dei link, Google utilizza diversi indici di rilevanza; e qui è dove le cose stanno cambiando.
Qui di seguito diamo un’occhiata ai maggiori “colpevoli” della trasformazione del modo in cui la rilevanza funziona:
1. Punteggio personalizzato all’anchor text: un modo per permettere all’utente di misurare la rilevanza del documento, dando all’anchor text un indice personalizzato che viene poi combinato con il normale indice di recupero dell’informazione del documento per generare un ranking personalizzato per il documento (è la base dei ranking personalizzato).
2. Topic Sensitive PageRank: è più di un algoritmo di link basato sulla qualità e viene utilizzato da Google per scalare la sua capacità di personalizzazione dei ranking di ricerca. In altre parole, si sta cercando di influenzare il PageRank sulla base di quello che l’utente ricerca. Rende molto importanti i rilevanti link in entrata.
3. Modello Reasonable Surfer: considera l’uso di navigazione di un link e pone più o meno importanza su di un link sulla base di come è, o potrebbe, essere cliccato per accedere ad ulteriori informazioni. Suggerisce anche che un link da un H1 potrebbe avere più peso in quanto potrebbe essere cliccato di più.
4. Modello Hilltop: un modello molto interessante anche se relativamente vecchio, ma che offre a Google un modo per riprogettare il peso dei link. In pratica assegna uno status da “esperto” ad uno o più siti o pagine attorno ad un argomento specifico e poi ogni pagina o sito che riceve un link da quella fonte “esperta” avrà molte più possibilità di ranking per quel termine. Questo potrebbe giocare un ruolo molto più grande per il post-Penguin in quanto Google cerca di ripulire nuovamente il campo in termini di link e capire cosa è importante da una prospettiva “di marchio”.
Che cosa ci dice questo? Certamente ci spiega in quanti modi Google è in grado di modificare i suoi algoritmi per influenzare il link building e il relativo peso o valore dei link in entrata.
C’è una buona ragione per cui Google sta giocando con questo particolare settore anche come parte di Penguin e la motivazione è il suo spazio competitivo in rapido movimento.
L’assistente virtuale di Apple rappresenta una vera e propria minaccia per il dominio di Google e la maggior parte della paura promana dal fatto che il suo “motore” funziona già meglio per quanto riguarda la ricerca semantica. Ciò significa che i dati di Wolfram sono strutturati meglio per permettergli di capire l’intento dell’utente e per mettere insieme argomenti correlati e fornire risultati più pertinenti.
Fate una ricerca per la temperatura, ad esempio. Il gioco finale per la ricerca è quello di essere in grado di “sapere” dove si sta cercando (così non bisognerà digitare il posto) e poi fornire non solo questo, ma anche i risultati sulla base delle ricerche successive o su una combinazione di dati personali e grandi trend di dati. Comprendere la relazione tra i 40 gradi di temperatura esterna e la ricerca di prodotti da barbecue e parasoli, a titolo di esempio, è estremamente prezioso.
Il problema per Google è che il link graph creato da pratiche artificiali di link building ha “confuso” le acque e quindi Google sta cercando il link graph non solo per aiutarlo a capire come classificare il contenuto attraverso il vecchio modello di recupero dei documenti, ma anche per alimentare il suo modello semantico del futuro basato sulla rilevanza.
Ecco perché i link rilevanti sono così preziosi. Essi aiutano i motori di ricerca a capire meglio le relazioni nel verso senso della parola, aiutano a capire come un pezzo di contenuto viene migliorato da un altro su un tema correlato. I brevetti di ricerca sono sempre più utilizzati per misurare la rilevanza e le connessioni.
Gli esperti di marketing dovrebbero ora iniziare a pensare a come la loro attività, o l’attività del loro cliente, possa contribuire alla Knowledge Graph (in italiano “grafico della conoscenza”) e garantire che i siti che essi gestiscono colgano le diverse opportunità ora presentate da Schema.
Non ci vuole uno scienziato per capire perché un approccio basato sul contenuto aiuta Google a migliorare la ricerca: per fornire ulteriori informazioni al suo motore semantico e anche perché un ottimo contenuto si collega ad altri ottimi contenuti.
Il modello Hilltop è importante in questo caso, in quanto aiuta Google ad alimentare le strategie di marketing con enfasi sul “marchio”; consegnando status da “esperti” ai “marchi” e permettendo loro di classificarsi meglio dei vecchi siti che creavano traffico, visibilità e vendite basandosi semplicemente su backlink senza valore.
Diventare il centro di una leadership di pensiero e di esperienza attrarrà il tipo di link che Google vuole e di cui ha bisogno, e per questo sforzo sarete ricompensati.
Pur essendo questo articolo intrinsecamente un articolo di opinione, si spera che farà in parte capire perché in così tanti stanno scrivendo dell’importanza del content marketing.
Se avete colto qualcosa da questo post, spero che sia questo:
– Google è più che motivato a ripulire le ricerche e ad eliminare da queste i siti che non danno valore aggiunto per impedire a Siri di rubare valore e fatturato;
– Il gigante della ricerca sta rivedendo come strutturare e organizzare i suoi dati. Penguin è solo una piccola parte del processo, ma ci si aspetta che continui in modo da poter competere nello spazio semantico;
– Per vincere nel “nuovo mondo” è necessario contribuire al web semantico e aggiungere valore. Investite in contenuti di qualità;
– Riflettete attentamente su ciò che volete rendere rilevante e a cosa linkate, perché anche questo influirà sulla vostra rilevanza.
Questo video recente creato da Google riassume un po’ il tutto. Se volete arrivate subito ai punti salienti, posizionatevi all’undicesimo minuto; qui infatti, l’ingegnere di Google,Scott Huffman, spiega i tre principali ostacoli che l’azienda deve superare al fine di creare il motore di ricerca del futuro.
| Traduzione italiana a cura di Erika Di Dio. Fonte: SearchEngineWatch |
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